AD是特征选择的两个主要原因

特征选择(Feature Selection)和特征提取(Feature Extraction)是特征工程中的重要步骤。特征选择的主要目的是从原始特征集合中选择出最具代表性的特征，而特征提取则是通过某种方法将原始特征转换为新的特征。

对于特征选择工作的主要原因，正确答案是：

A: 解决维度灾难问题
B: 防止模型过拟合

**专业分析：**

1. **解决维度灾难问题：**
在高维数据中，特征数量过多会导致计算复杂度和存储需求的大幅增加，同时也可能导致模型的性能下降。特征选择通过减少特征数量，可以有效缓解维度灾难问题，提高模型的计算效率和性能。

2. **防止模型过拟合：**
过多的特征可能会导致模型在训练数据上表现过好，但在测试数据上表现不佳，即过拟合。特征选择通过去除不相关或冗余的特征，可以简化模型，降低过拟合的风险，提高模型的泛化能力。

选项C和D虽然也是特征工程中的考虑因素，但更贴近特征提取的目标：

C: 将相关的特征压缩成更少的特征
D: 降低学习难度

特征提取通过将原始特征转换为新的特征（如通过主成分分析PCA），可以实现特征的压缩和降低学习难度的目的。

因此，特征选择的主要原因是A和B。